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COVID-19의 확산으로 공중 보건에 대한 관심이 어느 때 보다 많아지고 있다. 기침은 COVID- 19 뿐만 아니라 다양한 감염성 질환의 주요 감염 경로 중 하나다. COVID-19는 주로 호흡기를 통 해 사람에게서 사람으로 전파되며, 공기를 통해 퍼지기 때문에 오염된 공기를 그대로 들이마시거나, 감염자의 비말이 묻어서 오염된 물체의 표면을 손으로 만진 뒤 얼굴이나 입을 다시 만지는 행위 등 으로 감염된다. 이러한 원인들 때문에 기침시에는 마스크를 착용하거나 팔 등으로 막는게 가장 중 요하다. 기침 소리를 감지하는 모델을 만들고 기침 소리가 발생하면 마스크 착용 여부나 기침 에티 켓 등을 방송하는 등 추가적인 응용이 가능한 시스템을 연구했다. 녹음기나 마이크를 통해 소리를 녹음하고 이미지 분류 딥 러닝 모델로 소리를 기침하는지 아닌지를 판단하기 위해 이미지로 변환한 다. 변환된 이미지를 분류 모델을 통해 기침인지 아닌지 판단하며 기침일 경우에는 추가적으로 여 러 응용이 가능하다. 실험은 자체 녹음된 소리에 대해 기침소리 샘플 15개와 일상소리 샘플 15개 로 총 30개 중 23개를 맞추어 76.67%의 정확도를 보여준다. 이는 데이터 세트에 샘플이 부족하기 때문으로 추정되는데 소리 데이터셋의 경우 특정 소리에 대한 데이터보단 여러 소리에 대한 데이터 셋이 대부분이기 때문이다.